Einleitung
Dank moderner großer Sprachmodelle (LLMs) stehen Anwendungen wie Gemini, ChatGPT und Claude zur Verfügung. Viele Menschen sind sich jedoch nicht bewusst, dass die zugrunde liegende Architektur dieser LLMs als Transformer bezeichnet wird. Diese Struktur ist speziell darauf ausgelegt, Daten, die menschliche Sprache beschreiben, auf eine sehr bestimmte und besondere Weise zu verarbeiten. Interessieren Sie sich dafür, wie diese Transformer-Modelle funktionieren?
Erste Schritte: Sprache für Maschinen verständlich machen
Ein zentrales Konzept ist, dass KI-Modelle menschliche Sprache nicht wirklich verstehen; sie arbeiten lediglich mit Zahlen, und die Transformer hinter LLMs bilden hier keine Ausnahme. Daher ist es notwendig, menschliche Sprache – also Text – in eine Form zu konvertieren, die der Transformer vollständig verstehen kann, bevor eine tiefere Verarbeitung möglich ist.
Die ersten Schritte vor dem Eintritt in die zentralen Schichten des Transformers konzentrieren sich primär darauf, diesen Rohtext in eine numerische Darstellung umzuwandeln, die die wesentlichen Eigenschaften und Merkmale des ursprünglichen Textes bewahrt. Dieser Prozess umfasst drei wesentliche Schritte:
- Tokenisierung: Der Tokenizer arbeitet mit dem Transformer-Modell zusammen und unterteilt den Rohtext in kleine Einheiten, sogenannte Tokens.
- Token-Einbettungen: Jedes Token-ID wird in einen \( d \)-dimensionalen Vektor umgewandelt, was eine Beschreibung der Gesamtbedeutung dieses Tokens darstellt.
- Positionskodierung: Um die Position jedes Tokens im ursprünglichen Text zu berücksichtigen, wird eine mathematische Funktion verwendet, um zusätzliche Informationen in jede Token-Einbettung einzufügen.
Die Transformation im Kern des Transformer-Modells
Sobald die numerische Darstellung jedes Tokens die Positionsinformation enthält, betritt sie die erste Schicht des Hauptkörpers des Transformer-Modells. Diese Architektur ist sehr tief und verfügt über viele gestapelte Komponenten. Es gibt zwei Haupttypen von Transformer-Schichten – die Encoder- und die Decoder-Schicht.
Ein entscheidender Teil des Prozesses innerhalb einer Transformer-Schicht ist die Multi-Headed Attention. Diese Mechanismus ermöglicht es einem Token, andere Tokens in der Sequenz zu beobachten und nützliche kontextuelle Informationen in seine eigene Darstellung zu integrieren.
Nachdem die Token durch diesen Prozess gereist sind, erlangen sie eine reiche, kontextbewusste Repräsentation ihrer selbst und des Textes, zu dem sie gehören.
Abschluss
Dieser Artikel bietet einen Überblick über den Prozess, den textbasierte Informationen durch die charakteristische Architektur von LLMs – dem Transformer – durchlaufen. Nach dem Lesen haben Sie hoffentlich ein besseres Verständnis dafür, was in Modellen wie denen hinter ChatGPT geschieht.
Bildquelle: ai-generated
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